发明名称 一种将爆破振动加速度转换为速度的方法
摘要 本发明公开了一种将爆破振动加速度转换为速度的方法,该方法包括以下步骤:先将加速度数据序列进行经验模态分解、低频处理和高频阈值降噪处理,然后通过时域积分得到速度数据序列,最后对存在漂移现象的分量分别进行分段最小二乘修正得到高精度的速度数据序列。本发明的一种将爆破振动加速度转换为速度的方法,可以有效克服漂移现象,采用本方法得到的速度波形和实测速度波形相似度更加理想,可以更好地指导爆破施工,有利于推广使用。
申请公布号 CN102346809B 申请公布日期 2014.10.15
申请号 CN201110180292.8 申请日期 2011.06.30
申请人 中国人民解放军理工大学工程兵工程学院 发明人 高振儒;方向;张卫平;陆凡东;郭涛;刘强;龙源;范磊;李栋
分类号 G06F19/00(2011.01)I 主分类号 G06F19/00(2011.01)I
代理机构 南京苏高专利商标事务所(普通合伙) 32204 代理人 柏尚春
主权项 一种将爆破振动加速度转换为速度的方法,其特征在于包括以下步骤:(1)对实测加速度数据序列X进行经验模态分解,根据数据序列自适应分解为n个固有模态函数和一个趋势项<maths num="0001" id="cmaths0001"><math><![CDATA[<mrow><mi>X</mi><mo>=</mo><munderover><mi>&Sigma;</mi><mrow><mi>i</mi><mo>=</mo><mn>1</mn></mrow><mi>n</mi></munderover><msub><mi>c</mi><mi>i</mi></msub><mo>+</mo><msub><mi>r</mi><mi>n</mi></msub></mrow>]]></math><img file="FDA0000534224370000011.GIF" wi="314" he="138" /></maths>式中:X为实测加速度数据序列,c<sub>i</sub>为固有模态函数,r<sub>n</sub>为趋势项,n≤50;(2)对步骤(1)中的固有模态函数和趋势项进行低频预处理:a.趋势项r<sub>n</sub>由测振仪或传感器温漂或零漂引起,剔除公式为:X'=X‑r<sub>n</sub>b.数据序列均值由测振仪或传感器直流成分引起,去均值化公式为:<maths num="0002" id="cmaths0002"><math><![CDATA[<mrow><msup><mi>X</mi><mrow><mo>&prime;</mo><mo>&prime;</mo></mrow></msup><mo>=</mo><msup><mi>X</mi><mo>&prime;</mo></msup><mo>-</mo><mover><msup><mi>X</mi><mo>&prime;</mo></msup><mo>&OverBar;</mo></mover><mo>=</mo><msup><mi>X</mi><mo>&prime;</mo></msup><mo>-</mo><munderover><mi>&Sigma;</mi><mrow><mi>i</mi><mo>=</mo><mn>1</mn></mrow><mi>N</mi></munderover><msub><msup><mi>x</mi><mo>&prime;</mo></msup><mi>i</mi></msub><mo>/</mo><mi>N</mi></mrow>]]></math><img file="FDA0000534224370000012.GIF" wi="712" he="151" /></maths>式中:X″为X'经过去均值化处理得到的数据序列,X'为X经过趋势项剔除之后的数据序列,<img file="FDA0000534224370000013.GIF" wi="81" he="77" />为X'的均值,N为X中包含的数据点个数;(3)对固有模态函数高频分量进行阈值降噪处理,阈值函数表达式为<maths num="0003" id="cmaths0003"><math><![CDATA[<mrow><msub><mi>&gamma;</mi><mi>Thr</mi></msub><mrow><mo>(</mo><mi>x</mi><mo>)</mo></mrow><mo>=</mo><mfenced open='{' close=''><mtable><mtr><mtd><mi>sgn</mi><mrow><mo>(</mo><mi>x</mi><mo>)</mo></mrow><mo>[</mo><mo>|</mo><mi>x</mi><mo>|</mo><mo>-</mo><mi>Thr</mi><mo>/</mo><msup><mi>exp</mi><mn>2</mn></msup><mrow><mo>(</mo><mfrac><mrow><mo>|</mo><mi>x</mi><mo>|</mo><mo>-</mo><mi>Thr</mi></mrow><mi>m</mi></mfrac><mo>)</mo></mrow><mo>]</mo></mtd><mtd><mo>|</mo><mi>x</mi><mo>|</mo><mo>></mo><mi>Thr</mi></mtd></mtr><mtr><mtd><mn>0</mn></mtd><mtd><mo>|</mo><mi>x</mi><mo>|</mo><mo>&le;</mo><mi>Thr</mi></mtd></mtr></mtable></mfenced></mrow>]]></math><img file="FDA0000534224370000014.GIF" wi="1150" he="239" /></maths>式中:m为任意正常数,当<img file="FDA0000534224370000015.GIF" wi="274" he="132" />时,函数趋同于软阈值函数,当<img file="FDA0000534224370000016.GIF" wi="299" he="147" />时,趋近于硬阈值函数;<img file="FDA0000534224370000017.GIF" wi="439" he="81" />其中Thr为各分解尺度对应的阈值,N为X中包含的数据点个数,k为(0,1]之间的正常数,σ=median(|d<sub>j</sub>(k)|)/0.6745,median()为中值函数;(4)进行时域积分处理,得到速度数据序列{x<sub>l</sub>}(l=1,2,3…N),时域积分采用辛普森时域积分公式<maths num="0004" id="cmaths0004"><math><![CDATA[<mrow><msub><mi>x</mi><mi>l</mi></msub><mo>=</mo><mi>&Delta;t</mi><munderover><mi>&Sigma;</mi><mrow><mi>i</mi><mo>=</mo><mn>1</mn></mrow><mi>N</mi></munderover><mfrac><mrow><mi>Y</mi><mrow><mo>(</mo><mi>i</mi><mo>-</mo><mn>1</mn><mo>)</mo></mrow><mo>+</mo><mi>Y</mi><mrow><mo>(</mo><mi>i</mi><mo>)</mo></mrow></mrow><mn>2</mn></mfrac></mrow>]]></math><img file="FDA0000534224370000018.GIF" wi="540" he="146" /></maths>式中:{Y(n)}(n=0,1,…,N)为信号,采样时间步长Δt为积分步长;(5)对步骤(4)中得到的速度数据序列{x<sub>l</sub>}(l=1,2,3…N)进行分段最小二乘法修正处理:设一个m阶多项式为x<sub>l</sub><sup>*</sup>=a<sub>0</sub>+a<sub>1</sub>l+a<sub>2</sub>l<sup>2</sup>+…+a<sub>m</sub>l<sup>m</sup>确定各待定系数a<sub>i</sub>(i=0,1,…,m),使得x<sub>l</sub><sup>*</sup>与x<sub>l</sub>的误差平方和为最小,消除趋势项,得到高精度的速度数据序列为:U=x<sub>l</sub>‑x<sub>l</sub><sup>*</sup>。
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